《大数据分析》课程是大数据技术与应用、云计算技术与应用专业必修课，是计算机基础理论与应用实践相结合的课程，也是大数据专业的高核心课程，它担负着系统、全面地理解大数据，提高大数据应用技能的重任。
本课程的先修课为《Python程序设计》、《大数据导论》、《数据库设计》和《计算机网络基础》课程，要求学生掌握计算机软件范围的算法结构设计和程序设计的方法，大数据体系结构和网络技术的基本使用方法。
通过本课程的学习，让学生接触并了解大数据分析的工作原理和使用方法，使学生具有Python大数据分析、设计和可视化开发的能力，具备Kettle大数据清洗和存储的基本技能，并具有较强的分析问题和解决问题的能力，为将来从事大数据相关领域的工作打下坚实的基础。
本书的编写目的是向读者介绍大数据分析的基本概念和相应的技术应用。全书共10章，分别介绍大数据概述、爬虫和大数据相关技术、Scrapy爬虫、Python与MySQL数据库连接与查询、数据可视化基础与应用、大数据存储与清洗、数据格式与编码技术、数据抽取与采集、pandas数据分析与清洗以及综合实训。本书将理论与实践操作相结合，通过大量的案例帮助读者快速了解和应用大数据分析相关技术，并对书中重要的、核心的知识点加大练习的比例，以达到熟练应用的目的。本书可作为高等院校大数据专业、人工智能专业、软件技术专业、云计算专业、计算机网络专业的专业课教材，也可作为大数据爱好者的参考书。
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